Elizabeth Valles
Enero 2022
datos <- read_csv("/home/eli/Desktop/Neurobiologia/Platicas/IGeografia/data/datos_curados.dplyr.csv")
glimpse(datos)## Rows: 928
## Columns: 3
## $ Estado <chr> "Aguascalientes", "Baja California", "Baja California Sur", "C…
## $ año <dbl> 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 19…
## $ cuartos <dbl> 636855, 3247343, 1793106, 557151, 1385880, 3845781, 12012296, …
code_data.base <- read_csv("/home/eli/Desktop/Neurobiologia/Platicas/IGeografia/data/Catalogo Unico de Claves de Areas Geoestadisticas Estatales, Municipales y Localidades.csv") %>%
select(2,3,4,6:8,10,11,16:19) %>% # seleccionar variables de intrés
distinct(state_name, .keep_all = TRUE) # filtra los valores únicos de state_name, manteniendo todas las variables
print(code_data.base)## # A tibble: 32 × 12
## state_code state_name nom_abr capital_name mpe_code municipio_name latitud
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr>
## 1 1 Aguascalien… Ags. Aguascalien… 1 Aguascalientes "21°52´…
## 2 2 Baja Califo… BC Ensenada 1 Ensenada "31°48´…
## 3 3 Baja Califo… BCS Comondú 1 Ciudad Consti… "25°02´…
## 4 4 Campeche Camp. Calkiní 1 Calkiní "20°22´…
## 5 5 Coahuila de… Coah. Abasolo 1 Abasolo "27°10´…
## 6 6 Colima Col. Armería 1 Ciudad de Arm… "18°56´…
## 7 7 Chiapas Chis. Acacoyagua 1 Acacoyagua "15°20´…
## 8 8 Chihuahua Chih. Ahumada 1 Miguel Ahumada "30°37´…
## 9 10 Durango Dgo. Canatlán 1 Canatlán "24°31´…
## 10 11 Guanajuato Gto. Abasolo 1 Abasolo "20°27´…
## # … with 22 more rows, and 5 more variables: longitud <chr>, pob_total <chr>,
## # pob_masculina <chr>, pob_femenina <chr>, total de viviendas habitadas <chr>
datos.code <- datos %>%
rename_at(1,~"state_name") %>%
mutate(state_name = recode(state_name, "Veracruz" = "Veracruz de Ignacio de la Llave",
"Coahuila" = "Coahuila de Zaragoza",
"Michoacán" = "Michoacán de Ocampo",
"Estado de México" = "México")) %>%
left_join(code_data.base) %>% # incluye todas las filas de x (datos)
write_csv(., "/home/eli/Desktop/Neurobiologia/Platicas/IGeografia/data/datos.code.csv")
print(datos.code)## # A tibble: 928 × 14
## state_name año cuartos state_code nom_abr capital_name mpe_code
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aguascalientes 1992 636855 1 Ags. Aguascalient… 1
## 2 Baja California 1992 3247343 2 BC Ensenada 1
## 3 Baja California Sur 1992 1793106 3 BCS Comondú 1
## 4 Campeche 1992 557151 4 Camp. Calkiní 1
## 5 Chiapas 1992 1385880 7 Chis. Acacoyagua 1
## 6 Chihuahua 1992 3845781 8 Chih. Ahumada 1
## 7 Ciudad de México 1992 12012296 9 CDMX Azcapotzalco 1
## 8 Coahuila de Zaragoza 1992 1323034 5 Coah. Abasolo 1
## 9 Colima 1992 1558199 6 Col. Armería 1
## 10 Durango 1992 962852 10 Dgo. Canatlán 1
## # … with 918 more rows, and 7 more variables: municipio_name <chr>,
## # latitud <chr>, longitud <chr>, pob_total <chr>, pob_masculina <chr>,
## # pob_femenina <chr>, total de viviendas habitadas <chr>
mxstate_choropleth(datos.code,
num_colors = 9,
title = "Cuartos ocupados en el 2020",
legend = "No. de cuartos")library(formattable)
plotmx <- mxstate_choropleth(datos.code,
num_colors = 9,
title = "Cuartos ocupados en el 2020",
legend = "No. de cuartos") +
scale_fill_hue(l=40, c=60)
plotmxlibrary(scales)
library(leaflet)
pal <- colorNumeric("Blues", domain = datos.code$value) # crear vector de colors
mxstate_leaflet(datos.code,
pal,
~ pal(value),
~ sprintf("State: %s<br/>Value: %s", #extraer información de la base para imprimir los nombres a presentar en el mapa
state_name, comma(value))) %>%
addLegend(position = "bottomright", pal = pal, values = datos.code$value) %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron")